SBOMとは?ソフトウェア部品表の基本と企業が導入すべき理由

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SBOM(Software Bill of Materials)は、ソフトウェアを構成するOSSやライブラリ、依存関係を可視化する「ソフトウェア部品表」です。本記事では、SBOMの基本から注目される背景、OSS脆弱性管理やソフトウェアサプライチェーン対策との関係、企業が導入すべき理由まで分かりやすく解説します。

はじめに

ソフトウェアの安全性を考えるうえで、近年急速に重要性が高まっているのがSBOM(Software Bill of Materials)です。日本語では「ソフトウェア部品表」とも呼ばれ、ソフトウェアを構成するライブラリ、モジュール、依存関係、供給元などを整理して把握するための考え方として広がっています。背景にあるのは、企業システムの多くが自社開発のコードだけで成り立っているわけではなく、OSS、外部コンポーネント、パッケージ、クラウドネイティブな部品を組み合わせて構築されている現実です。そのため、どのソフトウェアに何が含まれているのか分からない状態では、脆弱性対応もソフトウェアサプライチェーン対策も後手に回りやすくなります。NIST(米国立標準技術研究所)ではSBOMについて、「ソフトウェアを構築するために使われた各種コンポーネントとサプライチェーン上の関係を記録した正式な記録」と説明しています*1

SBOMは単なる開発者向けの技術資料ではありません。新しい脆弱性が公開されたときに、自社のどのシステムが影響を受けるのかを素早く把握するための基盤であり、調達先のソフトウェアを評価するための材料でもあり、継続的な脆弱性管理を支える台帳にもなります。NTIA(米国商務省電気通信情報局:National Telecommunications and Information Administration)は、「SBOMの最低要件が脆弱性管理、ソフトウェア在庫管理、ライセンス管理といった基本的なユースケースを可能にする」と整理しています*2。つまりSBOMは、単に「何が入っているか」を眺めるための一覧ではなく、ソフトウェアの透明性を高め、セキュリティ運用を速く正確にするための実務ツールです。

SBOMとは

SBOMとは、ソフトウェアを構成する部品の一覧とその部品同士の関係を示す情報のことです。食品に原材料表示があるようにソフトウェアにも、何でできているかを示す考え方が必要だという発想で語られることが多く、NISTもその比喩を用いて説明しています。SBOMに含まれる情報としては、コンポーネント名、供給元、バージョン、識別子、依存関係などが代表的です。

ここで重要なのは、SBOMがソースコード一覧そのものではない、という点です。SBOMは完成したソフトウェアや提供される製品・サービスの中に、どのような構成要素が含まれているかを把握するためのものです。特にオープンソースソフトウェア(OSSを多用する現代の開発では、直接利用しているライブラリだけでなく、その先の依存関係まで含めて把握することが欠かせません。自社が書いていないコードであっても、最終的に自社サービスの一部として動作している以上、その脆弱性やライセンス、供給元リスクに無関心ではいられません。SBOMは、その見えにくい構成を可視化する手段です。

なぜ今SBOMが注目されているのか

SBOMが注目されている最大の理由は、ソフトウェアサプライチェーンの複雑化です。現在の企業システムは、内製コードだけで完結することが少なく、OSSライブラリ、サードパーティ製コンポーネント、外部サービス、コンテナイメージなどの積み重ねで成り立っています。その結果、脆弱性が発見されたときに自社に関係あるのかがすぐに分からないケースが増えています。SBOMがあれば、影響を受けるコンポーネントの有無を確認しやすくなり、初動のスピードを上げやすくなります。米国サイバーセキュリティ・インフラストラクチャセキュリティ庁(CISA)もSBOMを、「ソフトウェア透明性とサプライチェーンセキュリティを支える重要な要素」として扱っています*3

また、脆弱性対応の現実もSBOMが注目される理由の一つです。脆弱性情報は日々公開されますが、公開情報だけを見ても、自社のどのシステムにその部品が含まれているか分からなければ、対応判断が遅れます。NTIAはSBOMのユースケースとして脆弱性管理を明示しており、CISAもSBOMの実務活用をサプライチェーン防御の一部として位置付けています*4。つまりSBOMは、脆弱性情報を受け取ったあとに本当に役立つ資産側の台帳として価値を持ちます。

SBOMで分かること

SBOMを整備すると、まずソフトウェアに含まれるコンポーネントの全体像が見えるようになります。どのOSSライブラリが使われているか、どのバージョンか、どの供給元に由来するか、どう依存しているかが分かれば、新しい脆弱性が公表されたときの影響調査が大幅にしやすくなります。また、ライセンス確認や調達先評価、保守対象の整理にも役立ちます。NTIAは、SBOMが脆弱性、在庫、ライセンスの管理に資することを明確に示しています。

さらにSBOMは開発部門だけでなく、運用部門、調達部門、セキュリティ部門にとっても意味があります。開発部門にとっては依存関係の可視化、運用部門にとっては影響調査の迅速化、調達部門にとってはベンダー製品の透明性確認、セキュリティ部門にとっては脆弱性管理の効率化につながります。NISTがSBOMを「サプライチェーン上の関係を含む正式な記録」として位置付けているのは、こうした部門横断の活用が前提にあるからです。

SBOMとOSS脆弱性管理の関係

SBOMが特に力を発揮するのは、OSS脆弱性管理の場面です。近年のソフトウェアは、多数のOSSコンポーネントに依存していますが、問題はその依存関係が深くなりやすいことです。開発者が直接追加したライブラリだけでなく、その先にぶら下がる間接依存まで含めると、構成は想像以上に複雑になります。そのためSBOMがない状態では、ある脆弱性が自社に影響するのか、どのアプリケーションに含まれているのか、を迅速に判断しにくくなります。SBOMはその複雑さを整理し、脆弱性対応の起点を作る役割を果たします。

この点で、SBOMはSCA(Software Composition Analysis)と相性が良い考え方です。SCAはソフトウェアの依存関係を解析し、既知脆弱性やライセンス情報を確認するための仕組みですが、その結果を継続的に管理しやすくするうえでSBOMが有効です。つまりSCAが見つけるための仕組みだとすれば、SBOMは構成を記録し、影響を追いやすくするための仕組みと捉えると分かりやすいです。SBOMそのものが脆弱性を自動で直すわけではありませんが、どこに何が入っているかを把握できるだけでも、対応の速度と精度は大きく変わります。

SBOMの代表的な形式と標準

SBOMを実務で扱うには、機械可読な形式が重要です。NTIAの minimum elements でも、自動化を支える仕組みが重要な要件のひとつとして示されています。手書きの一覧表では更新に追いつかず、脆弱性情報との突合も難しいためです。実務で広く知られている代表的な形式としては、OWASP CycloneDX (ECMA-424)やSPDXが挙げられます。少なくともCycloneDXは、サイバーリスク低減のためのフルスタックのBill of Materials (BOM)標準として位置付けられており、現在はECMA-424として標準化されています。

形式選定で重要なのはどちらが絶対に優れているかではなく、自社の利用目的に合っているかです。開発パイプラインに組み込みやすいか、既存ツールと連携しやすいか、脆弱性管理やライセンス管理に使いやすいか、といった観点で選ぶのが現実的です。標準形式を使うことで、ツール間連携や取引先との情報共有もしやすくなります。

企業がSBOMを導入すべき理由

企業がSBOMを導入すべき理由は明快です。第一に、脆弱性対応が速くなるからです。新しいCVEが出たときに、対象部品が自社のどこに入っているかを確認しやすくなれば、影響調査の時間を短縮できます。第二に、ソフトウェアサプライチェーンの透明性が高まるからです。外部から調達したソフトウェアについても、何が含まれているかが分かれば、評価や説明責任を果たしやすくなります。第三に、継続的なソフトウェア資産管理に役立つからです。NTIAもこうしたユースケースをSBOMの基本的価値として整理しています。

加えて、SBOMはこれからの脆弱性管理の前提になりつつあります。クラウドネイティブ化や DevSecOpsが進むほど、ソフトウェア構成は動的になり、人手だけで追うのは困難になります。NISTもソフトウェアサプライチェーン対策の中でSBOMを含む各種能力の実装を推奨しており、CISAもSBOM消費の実践をサプライチェーン強化の一部として扱っています。SBOMは流行語ではなく、複雑化したソフトウェア環境を管理するための土台になりつつあると考えたほうがよいでしょう。

SBOM導入時の課題

もっともSBOMは作れば終わりではありません。実際の課題はどう作るかよりも、どう更新し、どう使うかにあります。ソフトウェアは日々更新されるため、一度作成したSBOMを放置するとすぐに実態とずれます。またSBOMがあっても、脆弱性情報や資産台帳、SCA、CI/CDと連携していなければ、実務で十分に生きません。CISAの近年のガイダンスもSBOMの生成だけでなく消費、つまり実際の運用への組み込みを重視しています。

そのため導入では、まず重要システムや外部公開サービスなど、影響の大きい範囲から始めるのが現実的です。CI/CDでSBOMを自動生成する仕組みを作り、SCAや脆弱性管理フローと結び付けて、脆弱性情報公開時にすぐ影響確認できるようにする。この流れができて初めて、SBOMは単なる提出資料ではなく、日常運用で役立つ仕組みになります。

まとめ

SBOMとは、ソフトウェアを構成する部品とその関係を記録する「ソフトウェア部品表」です。OSS利用の拡大やソフトウェアサプライチェーンの複雑化により、どのシステムに何が含まれているのかを把握する重要性はこれまで以上に高まっています。SBOMを整備することで、脆弱性対応の初動を速め、影響調査を効率化し、ソフトウェアの透明性を高めやすくなります。NTIA、NIST、CISAがいずれもSBOMを重要視しているのは、その実務的な価値が明確だからです。特にSBOMは、SBOMとは何かを理解するだけでは不十分で、脆弱性管理、SCA、CI/CD、調達管理とどう結び付けるかが重要です。企業が導入を考える際は、形式やツール選定だけでなく、更新運用と活用場面まで見据えて設計する必要があります。これからのセキュリティ運用では、SBOMは一部の先進企業だけのものではなく、ソフトウェアを安全に使い続けるための基本装備に近づいています。

SBOMは脆弱性対応やソフトウェアサプライチェーン対策を効率化するための重要な仕組みです。ただしSBOMを整備するだけでは十分ではなく、継続的な脆弱性管理が重要になります。企業が行うべき脆弱性管理の基本や実践フローについては、以下の記事で詳しく解説しています。
脆弱性管理とは?企業が行うべき脆弱性管理の基本と実践手順【2026年版】


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情報漏洩対策とは何か ―企業が知るべき原因・リスク・防止策の全体像―

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情報漏洩対策は、単にウイルス対策ソフトを入れたり、アクセス制限を強めたりするだけでは不十分で、「何が漏れるのか」「なぜ起きるのか」「起きたときに何が起きるのか」「どう防ぐのか」を分けて整理することが重要です。なぜならば、実際の情報漏洩は不正アクセスのような外部からの攻撃だけでなく、誤送信や設定不備、委託先での事故など、日常業務の延長線上で発生することが少なくないためです。

個人情報保護委員会は、漏えい等事案への対応体制の整備や定期的な点検、見直しの必要性を示しており、IPA(独立行政法人情報処理推進機構)でも企業の情報セキュリティ対策を経営課題として継続的に進める必要があるとしています。本記事では、情報漏洩対策の全体像や基本的な考え方について整理します。

情報漏洩がなぜ起きるのか、実際の原因や事例については以下の記事で詳しく解説しています。
「情報漏洩はなぜ起きるのか ―企業で多い原因と最新事例から見るリスクの実態―」

情報漏洩とは何か

情報漏洩とは、本来アクセス権限を持たない第三者に、企業が保有する情報が意図せず、あるいは不正に渡ってしまうことを指します。ここでいう情報には、顧客情報や従業員情報のような個人情報だけでなく、営業秘密、契約情報、設計情報、認証情報、メール本文、取引先とのやり取り、さらにはクラウド上で扱う業務データまで含まれます。

個人情報保護委員会が公表している「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン(通則編)」でも、個人データの漏えい等を防ぐために安全かつ適切な管理措置を講じるための内容が示されており、企業にとって情報漏洩は法務、経営、現場運用のすべてに関わる問題です。

近年、情報漏洩がより起こりやすくなっている背景には、業務のデジタル化が急速に進んだことがあります。クラウドサービスやSaaSの利用拡大により、データは社内サーバだけでなく外部環境にも分散して保存・共有されるようになりました。その結果、設定不備や共有範囲の誤りが事故の起点になる場面が増えています。

さらに、委託先や外部サービスを含めたサプライチェーン全体で情報を扱うことが当たり前になり、自社だけを守っていればよい時代ではなくなっています。経済産業省でも国内外のサプライチェーンでつながる関係者への目配りの必要性を明記しており、IPA「情報セキュリティ10大脅威2026」でもサプライチェーンや委託先を狙った攻撃が上位に挙げられています。

情報漏洩が企業に与える影響

情報漏洩が起きた企業に生じる大きな影響は以下のとおりです。

信用低下

まず生じるのは、信用の低下です。漏洩した情報の件数や内容だけでなく、「管理が甘い企業ではないか」「再発防止ができるのか」といった不信感が、顧客や取引先、株主、採用候補者にまで広がります。情報セキュリティ事故は単発のITトラブルではなく、企業の信頼基盤そのものを揺るがす経営リスクとして扱う必要があります。経済産業省およびIPAが公開している「サイバーセキュリティ経営ガイドライン Ver 3.0」でもサイバーリスクを経営者が主導して把握し、組織的に対処すべき課題として位置付けています。

損害賠償・対応コストの増大

漏洩の可能性が判明した後には、事実関係の調査、影響範囲の特定、本人通知、関係機関への報告、公表、問い合わせ対応、再発防止策の策定など、多くの業務が短期間に発生します。個人情報保護委員会のガイドラインでも、漏えい等事案の発生時には、調査、本人通知、報告、再発防止策の決定、公表などを行う体制をあらかじめ整備しておくことが求められています。つまり、情報漏洩対策は事故後のためにも必要であり、平時の備えが不十分だと、事故後の負担はさらに重くなります。

事業停止の可能性

さらに、情報漏洩は事業停止リスクにも直結します。不正アクセスやランサムウェア攻撃を伴うケースでは、単なる情報流出にとどまらず、システム停止や業務遅延、取引停止が同時に発生することがあります。

JPCERT/CCが2021年11月に公開した資料「経営リスクと情報セキュリティ  ~ CSIRT:緊急対応体制が必要な理由 ~」の中で、インシデント発生時には対処方針の決定、問題解決、収束、再発防止の分析、教育啓発までを含めた緊急対応体制が必要であると整理しています。情報漏洩は「漏れたら終わり」ではなく、「漏れた瞬間から事業継続の問題になる」という視点が重要です。

情報漏洩による影響や損失の考え方については、以下の記事で詳しく解説しています。
サイバー攻撃被害コストの真実―ランサムウェア被害は平均2億円?サイバー攻撃のリスク評価で“事業停止損害”を可視化

情報漏洩が起きる主な原因

情報漏洩の原因として最も見落とされやすいのが、人的ミスです。宛先の誤送信、ファイルの添付ミス、書類の紛失、権限設定の誤り、持ち出しルール違反などは、特別な攻撃を受けなくても起こります。個人情報保護委員会の年次報告でも、書類の誤交付や紛失、誤送付といった事案が多く見られるとされています。情報漏洩という言葉から外部攻撃を想像しがちですが、実務では人の確認不足やルール運用の甘さが起点になる事故が依然として多いのが実態です。

一方で、近年無視できないのが不正アクセスによる情報漏洩です。個人情報保護法サイバーセキュリティ連絡会が公表した資料「不正アクセス発生時のフォレンジック調査の有効活用に向けた着眼点」(令和8年1月16日)でも、不正アクセス被害は近年多発しており、同委員会が受け付ける不正アクセスによる漏えい等報告件数も増加していると明記しています。また、「令和6年度個人情報保護委員会 年次報告」では、SaaS事業者への不正アクセスが多数の利用企業に影響した事案の影響も含まれるものの、不正アクセス由来の報告件数が大きく増えたことが示されています。この点は、企業が自社環境だけでなく、利用中のサービスや委託先のセキュリティ状況も確認しなければならないことを意味します。

さらに、委託先やサプライチェーン経由の漏洩リスクも大きくなっています。自社では適切に管理していても、外部ベンダー、運用委託先、クラウドサービス事業者、グループ会社のいずれかに弱点があれば、そこが侵入口になります。

情報漏洩がなぜ起きるのか、実際の原因や事例については以下の記事で詳しく解説しています。
「情報漏洩はなぜ起きるのか ―企業で多い原因と最新事例から見るリスクの実態―」

委託先や外部サービスを経由したリスクについては、サプライチェーン攻撃の記事も参考になります。
サプライチェーン攻撃とは ―委託先・外注先リスクから情報漏えいを防ぐ全体像―

企業が取るべき情報漏洩対策

企業の情報漏洩対策は、技術対策、運用対策、組織・体制整備の三層で考えると整理しやすくなります。

技術対策

アクセス制御、認証強化、ログ取得、暗号化、端末管理、バックアップ、脆弱性対応などが含まれます。ただし、技術対策だけでは事故を防ぎきれません。たとえばアクセス制御の仕組みがあっても、権限付与の運用が曖昧であれば過剰権限が残り、ログを取っていても見直されなければ不審な操作に気付けません。

運用対策

運用対策として重要なのは、ルールを定めることではなく、現場で守られる状態をつくることです。個人情報保護委員会は、安全管理措置として、組織的、人的、物理的、技術的な観点での対応を示しています。これは裏を返せば、教育や承認手続、持ち出し管理、点検、監査、見直しまで含めて初めて情報漏洩対策になるということです。従業員教育を年一回実施しただけで対策済みとは言えず、権限棚卸しやルールの実効性確認が継続して回っているかが問われます。

組織・体制整備

事故が起きたときに誰が判断し、誰が調査し、誰が報告し、誰が公表を担うのかを曖昧にしないことも重要です。個人情報保護委員会のガイドラインは、漏えい等事案の発生時に備えた報告連絡体制や対応体制の整備を求めています。また、JPCERT/CCは、緊急対応、分析、普及啓発、注意喚起、演習を含めた機能の必要性を示しています。情報漏洩対策は、製品導入の話ではなく、事故前提で回る組織づくりの話でもあります。

具体的な情報漏洩対策や運用のポイントについては、以下の記事で詳しく解説しています。
「企業の情報漏洩対策 すぐに実践できる防止策と運用のポイント」

まず何から始めるべきか

情報漏洩対策を強化したい企業が最初にやるべきことは、新しいツールを入れることではなく、「現状把握」です。どの情報を、どこで、誰が、何の目的で扱っているのかが見えていなければ、守るべき対象も優先順位も定まりません。

IPA「中小企業の情報セキュリティ対策ガイドライン」でも、情報資産を洗い出し、台帳化し、重要度に応じて管理することが実践の出発点として示されています。情報漏洩対策は、漠然とした不安に対して製品を足していくのではなく、自社の重要情報と業務フローを見える化するところから始めるべきです。さらにそのうえで、優先順位付けも必要になります。すべてを同じ強さで守るのではなく、情報漏洩時の影響が大きい情報、外部共有が多い情報、委託先を含めて扱われる情報、インターネット経由でアクセスされる情報から順に見直すほうが実務的です。また、「サイバーセキュリティ経営ガイドライン Ver 3.0」でも、リスクの識別と変化に応じた見直しの重要性が示されています。情報漏洩対策は一度整えたら終わりではなく、事業環境や利用サービスの変化に応じて見直し続ける運用そのものが重要です。

どの対策を優先すべきかについては、脆弱性管理の考え方が重要になります。以下の記事もあわせてぜひご覧ください。
脆弱性管理とは?企業が行うべき脆弱性管理の基本と実践手順【2026年版】

まとめ

情報漏洩対策とは、個人情報や機密情報が外部に漏れるのを防ぐための技術、運用、組織的な取り組み全体を指します。実際の情報漏洩は、人的ミス、不正アクセス、設定不備、委託先事故など複数の原因で発生し、企業には信用低下、対応コスト増大、事業停止といった深刻な影響をもたらします。だからこそ、企業は「攻撃を防ぐ」だけでなく、「漏れてしまう前提で備える」視点を持たなければなりません。重要なのは、守るべき情報を把握し、優先順位を付け、技術対策と運用対策と体制整備を一体で進めることです。公的ガイドラインでも、体制整備、点検、監査、教育、報告連絡体制の重要性が繰り返し示されています。情報漏洩対策は、担当者任せの部分最適ではなく、企業全体で継続的に回すべき経営課題です。

具体的な情報漏洩対策や運用のポイントについては、以下の記事で詳しく解説しています。
「企業の情報漏洩対策 すぐに実践できる防止策と運用のポイント」

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IPA情報セキュリティ10大脅威2026にみる、AI時代のサイバーリスク

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近年、生成AIをはじめとするAI技術の進展により、組織におけるAIの活用は急速に広がっています。本記事では、IPA「情報セキュリティ10大脅威 2026」の内容をもとに、AIの利用をめぐるサイバーリスクについて整理するとともに、企業に求められる対応の方向性について解説します。

IPA「情報セキュリティ10大脅威」速報版の記事はこちら。「AIの利用をめぐるサイバーリスク」以外の脅威の項目についても知りたい方は、こちらもぜひあわせてご覧ください。
【速報版】情報セキュリティ10大脅威 2026 -脅威と対策を解説-

はじめに

業務効率の向上や新たな価値創出の手段として、多くの企業がAIの導入を進めています。一方でAI利用に伴うリスクについても、十分な注意が求められています。こうした状況を反映して、IPA(独立行政法人情報処理推進機構)が公表した「情報セキュリティ10大脅威 2026」において、「AIの利用をめぐるサイバーリスク」という脅威が初めてランクインし、3位に位置付けられました。

なぜいま「AIの利用」が脅威として注目されるのか

IPA「情報セキュリティ10大脅威」は、前年に発生した社会的影響の大きい事案等をもとに選定されたものであり、順位は単純に危険度の高さを示すものではありません。しかし、AI利用に関するリスクが新たに選出されたことは、企業や組織におけるAI活用の拡大と、それに伴う課題の顕在化を示すものといえるでしょう。

2026年3月12日に公開された、IPA「情報セキュリティ10大脅威 2026」解説書では、AIは有用なツールである一方で、十分な理解がないまま利用した場合、情報漏洩や権利侵害といった問題につながる可能性があると指摘されています。特に、生成AIへの入力内容が外部に取り扱われることによる機密情報の漏洩や、生成された情報の正確性を確認せずに業務に利用することによって発生するトラブルなど、従来の情報システム利用とは異なる観点でのリスクが挙げられています。 また、AIは利用者の裾野が広く、専門的な知識がなくても活用できるという特性を持っています。そのため、組織として利用状況を把握しきれないまま、個人単位で業務利用が進むケースも想定されます。このような利用形態は、管理の行き届かないリスク、いわゆるシャドーITに類似した問題を引き起こす可能性があります。

AI利用をめぐる主なリスク

IPAはAIの利用拡大に伴い、いくつかの代表的なリスクが指摘しています。これらは、AIの技術そのものというよりも、その利用方法や特性に起因するものが多い点が特徴です。

  • 情報漏洩リスク
  • 誤情報生成リスク(ハルシネーション)
  • サイバー攻撃の高度化リスク
  • 利用実態の把握困難(シャドーAI)
  • 権利侵害リスク

生成AIへの入力内容に起因する情報漏洩

クラウドサービスとして提供されるAIに対し、機密情報を入力することで、意図せず外部に情報が送信される可能性があるというリスクです。

AIの出力結果に関するリスク

対話型AIは実在しない情報を生成する(=ハルシネーション)場合があり、このことを十分に理解せずに利用すると、誤った判断や誤情報発信につながるおそれがあります。

AIの悪用によるサイバー攻撃の高度化

AIを活用することで、攻撃の効率化や手口の巧妙化が進む可能性があります。さらに、組織における利用実態の把握が難しい点も重要なリスクです。

シャドーAIのリスク

個人単位でAIサービスを利用されてしまうことで、組織の目の届かない範囲での利用が発生する可能性があります。

著作権侵害などの権利問題

AIの利用に関する理解不足により、著作権侵害などの権利問題が生じる可能性も指摘されています。

AI利用において想定される主な事例

AI利用に伴うリスクは、特別な環境でのみ発生するものではなく、日常業務の中で自然に発生し得るものです。例えば業務の効率化を目的として、従業員が個人で利用している生成AIサービスを業務に活用するケースが考えられます。メール文面の作成や資料作成の補助としてAIを利用する延長で、社内資料の内容や顧客情報をそのまま入力してしまうことがありえます。生成AIはクラウド上で動作しており、入力した内容はサービス側で処理されます。場合によっては、入力内容がサービスの改善や学習に利用されることもありえます。この点を十分に理解しないまま利用すると、機密情報を外部サービスに送信してしまうことになり、情報漏洩につながるおそれがあるのです。

また、対話型AIの回答をそのまま精査せずに業務に利用してしまうことで問題に発展する可能性もあります。調査や資料作成の過程でAIが生成した情報を十分に確認せずに利用した結果、ハルシネーションの内容を含んだまま社内外に共有してしまうといった事態が起こり得ます。このように、AI利用に伴うリスクは特定の専門領域に限らず、日常業務の延長線上で発生する点に特徴があります。

組織における課題

AIの利用が広がる一方で、組織としてこれらのリスクを適切に管理することにはいくつかの課題があります。

社内でのAI利用の促進とルールの策定のバランス

まず、AI利用に関するルールやガイドラインの整備が追いついていない点が挙げられます。現場での利用が先行する中で、組織としての利用方針が明確でない場合、統一的な管理が難しくなります。また、利用状況の把握が困難であることも大きな課題です。クラウド型のAIサービスは個人単位で容易に利用可能なため、組織として誰がどのように利用しているかを正確に把握することが難しくなります。実際には、想定以上に広範囲で利用が進んでいるケースも少なくありません。さらに、ポリシーを整備しても現場に浸透しないという課題もあります。AIは業務効率の向上に直結するため、利便性を優先してルールが守られないケースや、現場ごとに独自の運用が行われるといった状況も発生し得ます。加えて、AI利用と既存のセキュリティ対策との間にギャップが生じる点も課題です。従来のセキュリティ対策は想定していなかった利用形態が増えることで、管理や統制が追いつかない場面が生じる可能性があります。さらに、利用者への教育不足も課題の一つです。AIの特性やリスクに関する教育や周知が十分でないために、組織として意図しない利用が広がり、統制が効かなくなるおそれがあります。

このように、AIの活用においては、ルール整備や利用状況の把握といった基本的な対応に加え、実際の運用における課題も踏まえた継続的な対応が求められます。

企業が取るべきアクション

AIの利用に伴うリスクに対応するためには、個別の技術対策にとどまらず、組織としての管理と運用の整備が重要となります。AI利用に関しては、ルール整備や教育、基本的なセキュリティ対策の徹底といった観点での対応が求められています。

  1. AIの利用に関するルールやガイドラインの整備
    どのような用途でAIを利用してよいのか、入力してよい情報の範囲、利用してはならない行為などを明確に定めることで、利用に伴うリスクを一定程度抑制することが可能となります。
  2. 利用状況の把握と管理
    AIサービスは個人単位でも容易に利用できるため、組織としてどのように利用されているかを把握し、必要に応じて管理の対象とすることが重要です。これにより、管理の行き届かない利用、いわゆるシャドーAIの発生を抑制することが期待されます。
  3. AI利用者への教育
    AIの特性やリスクについて正しく理解させることで、生成結果の確認や適切な情報の取り扱いといった基本的な行動を促すことができます。技術的な制御だけでなく、利用者の理解を前提とした運用が不可欠です。
  4. 基本的なセキュリティ対策の徹底・見直し
    認証の適切な運用や情報管理の強化といった既存の対策は、AI利用においても引き続き基盤となるものです。その上で、AIの利用が業務に広く組み込まれる中では、従来の対策だけでは対応しきれない場面も想定されるため、AI利用を前提としたセキュリティの見直しや再設計が必要となる可能性もあります。

このように、AIの安全な活用には、ルール、管理、教育、AIを前提とした基本的なセキュリティ対策といった複数の観点からの継続的な取り組みが重要です。

AI時代に求められるセキュリティ支援

こうした課題に対応するためには、組織単独での取り組みだけでなく、専門的な支援の活用も有効です。以下のようなセキュリティ支援の例が挙げられます。

  • セキュリティ診断・リスクアセスメント
    AI利用に伴うリスクを把握するためのセキュリティ診断やリスクアセスメントが重要となります。現状の利用状況や潜在的なリスクを可視化することで、適切な対策の検討につなげることができます。
  • 運用監視体制の強化
    AIの利用状況を継続的に監視し、問題の早期発見や対応を行う体制を整備することで、リスクの低減が期待されます。
  • AI利用ガイドライン策定支援
    組織の実態に即したルールを整備し、現場で実際に運用可能な形に落とし込むことが求められます。

さいごに

「情報セキュリティ10大脅威 2026」において、「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が新たにランクインしたことは、AI活用の拡大と、それに伴う課題の顕在化を示すものといえます。AIに関するリスクは、新たな技術そのものに起因するというよりも、その利用方法や理解不足に起因する側面が大きい点が特徴です。そのため、対策としては、ルール整備や利用状況の把握、教育といった組織的な対応に加え、基本的なセキュリティ対策を継続して実施することが重要となります。

また、IPAが示す通り、10大脅威の順位は危険度の高さを示すものではなく、自組織の状況に応じて適切にリスクを評価し、優先順位を定めて対策を講じることが求められます。 AIの活用は今後さらに進むことが想定されますが、その利便性を最大限に活かすためにも、リスクを正しく理解し、組織として適切に管理・運用していくことが重要です。


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本記事では、生成AIの利用に伴うサイバーリスクと、企業への影響について整理しました。AIの活用が進む一方で、情報漏えいや誤利用、統制の難しさといった課題が現実のものとなっています。では、こうしたリスクは実際にどのように悪用され、どのような攻撃として現れているのでしょうか。2026年4月15日に開催のウェビナーでは、生成AIを悪用した具体的な事例をもとに、サイバー脅威の実態と防御戦略を詳しく解説します。リスクの「背景」だけでなく、「実際に何が起きるのか」を理解したい方は、ぜひご参加ください。

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Claude Code流出問題の全体像 ―事件からわかるAI開発リスクとサプライチェーンリスク―

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はじめに

「Claude Code」で起きたソースコード流出問題の経緯、なぜnpm公開物から内部ソースへ到達できたのか、何が漏れ、何が漏れていないのかを整理します。またソースコード流出によって浮き彫りになるAI開発リスクとソフトウェア供給網のリスクについても解説します。

Claude Codeソースコード流出の概要

「Claude Code」はAnthropic社が提供する公式のコーディング支援ツールです。Anthropicが公開している「Claude Code Doc」の中でも、Claude Codeはコードベース理解、ファイル編集、コマンド実行、各種開発ツール連携を行う製品として説明されています。

Claude Code流出は、単なる「話題のAIニュース」では終わりません。今回、ターミナルやIDE(統合開発環境)からコード編集、コマンド実行、検索、Git操作まで担う実運用の開発基盤の中核にあたる実装の一部が、npm配布物に含まれたソースマップ(source map)を起点に外部から参照可能な状態になっていたことがわかりました。本事件はAIエージェント時代のソフトウェアサプライチェーン問題として捉える必要があります。

流出の発端と技術的な経路(source map問題)

本事件で最初に押さえるべきなのは、「Claude本体のモデル重みが漏れた」のではなく、「Claude Codeという周辺プロダクトのソースコードが到達可能になった」という点です。事件の発端となったのは、Chaofan Shou氏(@Fried_rice)によるXの投稿です。2026年3月31日、Chaofan Shou氏は「Claude code source code has been leaked via a map file in their npm registry」(訳:Claude Codeのソースコードが、npmレジストリ内のmapファイルを通じて流出した)と投稿しており、少なくとも現時点で公開されている初動情報の起点は、この発見報告にあると考えられます。

その後に作成されたいくつかの公開GitHubリポジトリでは、漏洩経路について「npmパッケージに含まれたソースマップが、難読化前のTypeScriptソースを指しており、その参照先からsrc一式を取得できた」と説明しています。GitHubリポジトリ自体はAnthropicの公開情報ではないため、そこに書かれた全内容を鵜呑みにするべきではありませんが、少なくとも複数の公開Claude Artifacts(アーティファクト)が同じ経路を示していること、そして後述するAnthropic公式のGitHub上のIssueでも「流出またはデコンパイルされたClaude Codeのソースコード」を前提に議論が進んでいることから、ソースマップ起点として内部実装が可視化されたという大筋は相当に確度の高い情報だと言えます。さらに公開リポジトリのREADMEでは、「約1,900ファイル、51万行超のTypeScriptコードが露出した」と説明しています。

流出した内容と影響範囲

本事件が注目を集めた理由は、Claude Codeが単なるCLIラッパーではなく、幅広い機能群を内包したAI開発支援基盤であるためです。Anthropicの公開リポジトリと公式リリースノートを見るだけでも、Claude CodeにはIDE連携、MCP、プラグイン、履歴再開、権限管理、Web検索、各種設定や運用補助機能が継続的に追加されていることがわかります。また公開GitHubスナップショットREADMEでも、ツールシステム、コマンド群、IDEブリッジ、マルチエージェント協調、スキル、プラグイン、メモリやタスク管理など、多層的な構造が記述されています。

つまり今回のClaude Code流出問題は、AIコーディング支援の表面だけでなく、その実装思想や運用機能の一端まで外から読める状態になったという意味を持ちます。

何が漏れ、何が漏れていないのか

Anthropic公式情報でも、Claude Codeの内部実装に関するソースコード断片や構成が公開状態になったことは裏づけられています。Anthropic公式GitHubのIssueでも、流出コードを前提とした解析が行われていました。

Anthropicの公式GitHubリポジトリに2026年3月31日付で立てられたIssueでは、「source code isn’t publicly available, so this analysis is based on the leaked/decompiled Claude Code source」(訳:ソースコードは公開されていないため、本分析は流出またはデコンパイルされたClaude Codeのソースコードに基づく)と投稿され、Xでの発見報告とGitHub上の流出スナップショットを参照していたということがわかります。つまり、少なくともコミュニティ側では流出コードを参照した解析が現実に行われ、それがAnthropicの管理下のIssue空間にも持ち込まれていたということです。

一方で、複数の報道機関によれば、「Anthropicが今回の件を「人為的ミス」によるものと認め、顧客データや認証情報、Claudeモデルそのものの重みは流出していない」と説明したとしていますが、この点は一次ソースではなく報道ベースの情報として慎重に扱う必要があります。

なぜ深刻なのか:AIエージェント時代のリスク

それでも、このClaude Codeソースコード流出が深刻なのは、顧客データ漏洩の有無だけでは影響範囲が測れないからです。AIエージェント製品では、モデル重みそのものに価値があるのはもちろんですが、実際の使い勝手や競争力は、その周囲にあるハーネス、権限管理、ツール呼び出し、コンテキスト処理、UI、IDE統合、再開機能、運用設計によって大きく左右されます。公開スナップショットにあるディレクトリ構成やコマンド一覧、サービス層の説明を見ると、Claude Codeがかなり成熟した「製品化されたAIエージェント」であることが読み取れます。競合や研究者にとって、こうした実装知見が外から見える状態になることの意味は小さくありません。

特に重要なのは、Claude Codeが単にコードを生成するAIだけではなく、ローカル環境や周辺ツールに触れながら作業を進めるAIエージェントとして設計されている点です。漏洩したとされる公開スナップショットにも、Bash実行、ファイル読み書き、Web取得、Web検索、MCP、LSP、タスク作成、スケジュール実行などの機能が列挙されています。これは、今後のAIセキュリティを考える際に、モデル単体の安全性だけでは足りず、エージェントの実行基盤や配布パッケージの安全性まで視野に入れなければならないことを示しています。

AIエージェント時代の新課題、Non Human Identity(NHI)のセキュリティ課題と今後のAIコーディングに求められる実践的な視点を解説した記事はこちら。ぜひあわせてご覧ください。
AIコーディング入門 第5回:NHI(Non‑Human Identity)とAIエージェントのセキュリティ課題

ビルド・配布プロセスにおける問題の本質

さらに今回の一件は、ソースコード流出そのものだけでなく、公開物のビルド管理や配布管理の問題としても重要です。ソースマップ(source map)は本来、デバッグや解析のためには有用ですが、公開パッケージに不用意に含めれば、難読化やバンドルの前提を崩し、実装内部への入口になります。もしREADME記載どおり、ソースマップが外部ストレージ上の元ソース一式を指していたのであれば、問題は単なる「mapファイル混入」で終わりません。公開パッケージ、参照先URL、ストレージ公開設定、リリース工程のチェック体制まで含めた、供給網全体の設計ミスになります。ここにClaude Codeソースコード流出問題の本質があります。

「影響は限定的」という見方の限界

本事件をめぐる議論では、「どうせAIのコードはすぐ変わるから被害は限定的だ」という見方もあります。これは半分正しいです。たしかにプロダクトコードは日々更新されます。それでも、ある時点の設計方針、抽象化の仕方、権限制御、内部機能のつながり、未公開機能の痕跡は、競争戦略や攻撃面の理解に十分な価値を持ちます。現に公開スナップショットには、マルチエージェント協調、チーム作成、スキル実行、メモリ同期、リモートトリガーといった、単純なCLI以上の発想が読み取れる記述が含まれています。AI開発企業にとって、こうしたプロダクト実装の漏えいは、顧客情報漏えいとは別種の経営リスクです。

企業が取るべき対応と実務上の教訓

企業の情報セキュリティ担当者や開発責任者にとって、本事件から学ぶべき教訓は明確です。第一に、公開パッケージの中身を「本番ビルド成果物」だけでなく、「付随ファイル」まで含めて検査する必要があります。第二に、ソースマップやデバッグアーティファクトの扱いを、開発者の善意や慣習に任せてはいけません。第三に、クラウドストレージの参照先や署名URL、生成物の格納ルールを、CI/CDと一体で見直すべきです。第四に、AIエージェント製品では、モデルAPIの保護だけでなく、CLI、IDE拡張、SDK、プラグイン、MCP連携のような周辺面を含めてセキュリティレビューをかける必要があります。Claude Codeの公式リリースノートを見るだけでも、製品は短い周期で多機能化しており、変化の速さ自体がリスク管理を難しくしています。

もう一つ重要なのは、事故後の透明性です。現時点で確認できるAnthropic公式情報は、Claude Codeの製品説明やリリースノートが中心で、今回のソースコード流出事件についての障害報告書は見当たりません。そのため、実務的には「発生原因」「影響範囲」「再発防止策」を公式にどこまで明文化するかが、今後の信頼回復を左右します。AI安全性を強く掲げる企業であればなおさら、モデル安全だけではなく、配布と運用の安全性でも説明責任が問われます。今回のClaude Codeのソースコード流出は、その現実を突きつけた出来事となります。

まとめ

Claude Codeソースコード流出事件はAI本体が破られた事件ではありませんが、AI製品はモデルだけ守ればよい、という幻想は崩されました。AIコーディング支援、AIエージェント、開発者向けCLI、IDE統合、MCP、プラグイン基盤といった要素が一体化した時代において、情報漏洩リスクはモデル重みだけでなく、配布物、周辺コード、実行制御、設定、公開ストレージにもまたがります。Claude Code流出事件を単なる興味本位の話題で終わらせるのではなく、現代のソフトウェアサプライチェーンの課題とAIプロダクト運用の脆さを示す事例として読むべきでしょう。

参考文献


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    セキュリティ運用体制の作り方 属人化を防ぐ役割分担と外部活用の考え方

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    セキュリティ運用を継続していく中で、多くの組織が直面するのが「体制」の問題です。個別の対策や日常的な運用が回り始めたとしても、それが特定の担当者に依存している限り、長期的な安定は期待できません。本記事では、その発展段階として、属人化を防ぎながら継続的に回るセキュリティ運用体制の考え方を解説します。

    セキュリティ運用の全体像や考え方については、以下の記事で整理しています。
    セキュリティ運用とは?属人化を防ぎ継続的に回す基本の考え方

    セキュリティ運用体制とは、人員を増やすことではなく、判断・実行・記録の役割を分離し、担当者が変わっても運用が継続できる状態を設計することを意味します。「セキュリティ運用 体制」「情シス セキュリティ 体制」「セキュリティ 外部委託」といった検索が増えている背景には、技術的な課題ではなく、組織としてどう運用を維持するかという悩みがあります。セキュリティは専門技術の問題として語られがちですが、実際には役割設計と意思決定の構造に大きく左右されます。担当者の異動や退職、業務負荷の増加といった現実的な変化によって、運用そのものが停止してしまうケースは決して珍しくありません。

    なぜ「人」だけに頼る運用は破綻するのか

    多くの企業では、セキュリティ業務が情報システム担当者、いわゆる情シスに集中しています。特に中小規模組織では「ひとり情シス」と呼ばれる状況も珍しくなく、インフラ管理、ヘルプデスク、クラウド設定、セキュリティ対応を一人が担うケースも見られます。

    短期的には、この形は合理的に見えます。意思決定が速く、状況把握も一元化されるためです。しかし長期的に見ると、担当者の知識と経験に依存した状態が固定化し、組織としての再現性が失われます。担当者依存の最大の問題は、運用が見えなくなることです。判断理由や対応経緯が共有されなければ、他のメンバーは状況を理解できません。その結果、担当者が不在になった瞬間に対応速度が落ち、インシデント時の判断が遅れる可能性があります。提供された文脈に基づくと、セキュリティ体制とは人を増やすことではなく、「人が変わっても回る状態」を設計することだと整理できます。

    最低限決めておくべき役割分担

    セキュリティ運用体制を考える際、最初に必要なのは大規模な組織図ではありません。最低限の役割が整理されているかどうかが重要になります。運用の中には、リスクを評価して方向性を決める判断の役割、実際に設定変更や対応を行う実行の役割、そして履歴を残し管理する役割が存在します。これらが同一人物に集中していても構いませんが、「どの役割を担っているのか」が明確でなければ運用は属人化します。役割が定義されることで、対応の引き継ぎや支援が可能になります。誰が最終判断者なのかが曖昧な組織では、インシデント時に意思決定が停滞しやすくなります。

    体制が機能するかどうかは、インシデント発生時に明確になります。初動対応から復旧までの流れについては、以下の記事で整理されています。
    セキュリティインシデントの基礎から対応・再発防止まで 第2回:セキュリティインシデント発生時の対応 ─初動から復旧まで

    内製・外部委託の切り分け方

    セキュリティ運用体制を検討すると、多くの組織が「内製か外部委託か」という選択に直面します。しかし実務では、この問いは二択ではありません。すべてを内製化することは理想的に見える一方で、専門知識の維持や24時間対応の負担を考えると現実的でない場合があります。一方、すべてを外部へ委託すると、組織内部に判断能力が残らず、状況理解が困難になる可能性があります。提供された構成意図に基づくと、重要なのは作業ではなく判断をどこに残すかです。監視や分析の一部を外部に任せることは可能ですが、事業影響を踏まえた最終判断は組織側が保持する必要があります。

    外部を活用する場合、委託先管理やサプライチェーンリスクも考慮が必要です。
    サプライチェーン攻撃とは ―委託先・外注先リスクから情報漏えいを防ぐ全体像―

    外部を使っても属人化するケース

    外部委託を導入しても、必ずしも属人化が解消されるわけではありません。むしろ新しい形の属人化が生まれることがあります。典型的なのは、委託先に任せきりになり、内部で内容を理解しなくなるケースです。報告書は受け取っていても、判断基準や対応背景が共有されなければ、組織側の知識は蓄積されません。さらに、外部サービスの仕組みがブラックボックス化すると、異常時に何が起きているのか説明できなくなります。この状態では、運用主体が組織ではなくベンダーへ移ってしまいます。外部活用の目的は責任移転ではなく、能力補完であると理解することが重要です。

    継続的に回る体制を作るための考え方

    セキュリティ運用体制は、一度設計して終わるものではありません。継続的に回る体制には、定期的な見直しと情報共有の仕組みが必要になります。定期レビューは、問題を探すためではなく現状を確認するために行われます。運用が想定通り機能しているかを確認することで、小さなズレを早期に修正できます。また、判断基準を共有することで、担当者が変わっても意思決定の方向性が維持されます。更新の仕組みが存在しない体制は、時間とともに現実と乖離します。環境変化を前提として設計された体制だけが、長期的に機能し続けます。提供された文脈に基づくと、体制の成熟とは組織図の完成ではなく、改善が自然に行われる状態を指すと考えられます。

    まとめ:運用は「仕組み」で支えるもの

    セキュリティ運用体制とは、人員配置の問題ではなく、意思決定を継続させる仕組みの設計です。担当者の能力に依存した運用は短期的には成立しても、組織としての持続性を持ちません。役割を明確にし、内製と外部活用を適切に組み合わせ、知識が組織に残る状態を作ることで、セキュリティは個人作業から組織活動へと変化します。セキュリティ運用体制の整備は組織ごとに最適解が異なるため、自社の状況整理が難しい場合は、第三者視点での現状診断から始める方法もおすすめします。

    本記事は、企業におけるセキュリティ運用支援およびインシデント対応の実務知見をもとに、一般的に公開されているセキュリティ運用の考え方を整理したものです。特定製品への依存を避け、組織運用の観点から解説しています。


    セキュリティ運用は、個別対策ではなく全体の仕組みとして考えることが重要です。
    セキュリティ運用とは何か 属人化を防ぎ、継続的に回すための基本的な考え方

    BBSecでは

    委託先が関係する情報漏えいでは、自社だけで完結する対応はほとんどありません。複数の関係者が絡むからこそ、事前の整理や体制づくりが結果を大きく左右します。ブロードバンドセキュリティ(BBSec)では、サプライチェーン全体を前提としたインシデント対応体制の整理や、外部起因の事故を想定した初動対応の支援を行っています。「起きてから考える」のではなく、「起きる前提で備える」ことが、これからの企業に求められる姿勢です。もし、委託先を含めた情報管理やインシデント対応に不安を感じている場合は、一度立ち止まって体制を見直すことが、将来のリスクを減らす確かな一歩になるでしょう。

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    セキュリティ運用とは?属人化を防ぎ継続的に回す基本の考え方

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    セキュリティ運用とは、セキュリティ対策を導入することではなく、脆弱性情報の確認、設定管理、インシデント対応、見直しといった活動を継続的に回し続ける組織的な取り組みを指します。単発の対策ではなく、変化する環境に合わせて安全性を維持する仕組みである点が特徴です。本記事では、企業におけるセキュリティ運用支援およびインシデント対応の実務知見をもとに、一般的に公開されているセキュリティ運用の考え方を整理します。特定製品への依存を避け、組織運用の観点から解説しています。

    セキュリティ運用が重要になる背景には、インシデント発生時の初動対応や判断の難しさがあります。インシデント対応の全体像については以下の記事で整理されています。
    セキュリティインシデントの基礎から対応・再発防止まで 第1回:セキュリティインシデントとは何か?基礎知識と代表的な事例

    セキュリティ運用とは、セキュリティ対策を導入した状態を維持し続ける活動ではなく、「変化し続ける環境に合わせて安全性を更新し続ける仕組み」を指します。多くの企業がセキュリティ製品やルールを導入しているにもかかわらず事故を防ぎきれない背景には、この“運用”という視点の不足があります。

    近年、「セキュリティ運用とは」「セキュリティ運用 体制」「セキュリティ 属人化」といった検索が増加しているのは、セキュリティが技術課題ではなく組織運営の問題として認識され始めているためだと考えられます。導入した対策は時間とともに環境とのズレが生じるため、継続的な判断と見直しが不可欠になります。

    なぜ今「セキュリティ運用」が課題になるのか

    セキュリティ事故の多くは、対策が存在しなかったことよりも、存在していた対策が適切に機能していなかったことによって発生します。これは珍しい現象ではなく、環境変化に対して運用が追いつかなくなることで起きます。システム構成は更新され、利用者は増減し、クラウド設定や権限は日常的に変化します。その一方で、セキュリティ対策は導入時点の前提を基準に設計されていることが多く、継続的に見直されなければ現実との乖離が生まれます。

    提供された文脈に基づくと、現在は「何を導入するか」を議論する段階から、「導入したものをどう回し続けるか」を考える段階へ移行していると整理できます。つまりセキュリティはプロジェクトではなく、継続業務として扱われる必要があります。

    セキュリティ運用が属人化する典型パターン

    セキュリティ運用の失敗要因として頻繁に挙げられるのが属人化です。特定の担当者のみが状況を理解し、判断基準が共有されていない状態では、運用は組織の能力ではなく個人の努力に依存します。現場では「経験がある人が対応した方が早い」という合理的判断から属人化が進みます。しかし手順や判断理由が記録されないまま時間が経過すると、異動や退職が発生した際に運用が再現できなくなります。

    セキュリティ属人化の本質は、知識不足ではなく再現性不足です。誰が担当しても同じ方向の判断ができる状態を作ることが、セキュリティ運用体制の出発点になります。

    セキュリティ運用とは「何を回すこと」なのか

    セキュリティ運用とは単一の業務ではなく、複数の活動が循環する状態を意味します。代表的なのは、脆弱性情報の収集と評価、インシデント対応、設定および権限管理、そして教育や見直しです。脆弱性情報は継続的に公開されるため、影響評価と対応判断を繰り返す必要があります。インシデント対応では、検知から初動判断、復旧、再発防止までが一連の流れとして維持されます。設定管理では変更がリスクにならないよう追跡可能性が求められます。さらに教育やルール更新がなければ、人の行動が新しい脅威に適応できません。これらは独立した作業ではなく、相互に影響し合う循環構造として理解する必要があります。運用の全体像を地図として把握することが、部分最適によるリスク増大を防ぐ第一歩になります。

    セキュリティ運用の中でも、脆弱性をどう管理し続けるかは重要な要素です。単発で終わらせない考え方については、次の記事も参考になります。
    脆弱性対応の優先順位と判断基準―限られたリソースでリスクを下げる考え方

    属人化しないセキュリティ運用の基本原則

    属人化を防ぐために必要なのは、複雑な仕組みよりも基本原則の明確化です。まず重要なのは判断基準を定義することです。どのリスクを優先するかが共有されていなければ、対応品質は担当者によって変わります。次に記録の存在が運用を支えます。対応履歴は単なる報告ではなく、将来の判断を支える知識資産になります。そして運用は固定されたものではなく、定期的な見直しによって初めて現実に適応し続けます。提供された構成意図に基づくと、セキュリティ運用とは高度化よりも継続性を優先する活動だと整理できます。

    運用体制は完璧でなくてよい

    セキュリティ運用体制という言葉から大規模な専門組織を想像することがありますが、必ずしもそれが出発点になるわけではありません。重要なのは組織規模に適合した運用です。理想的な体制設計を目指して準備だけが進み、実際の運用が開始されない状態は現場では珍しくありません。むしろ小さく始め、実際に回る形を作ることが現実的なアプローチになります。運用が継続されることで課題が可視化され、体制は後から改善できます。逆に、回らない設計はどれほど理想的でも機能しません。

    セキュリティ運用とは「判断を継続する仕組み」である

    セキュリティ運用とは、新しい対策を増やし続けることではなく、判断と改善を繰り返す仕組みを維持することです。属人化を防ぐとは担当者を排除することではなく、判断基準と知識を組織へ移すことを意味します。提供された文脈に基づくと、セキュリティの成熟度はツール数ではなく、運用が継続しているかどうかによって左右されます。仕組みとして回り始めたとき、セキュリティは個人の努力から組織の能力へと変化します。

    セキュリティ運用とは何かという問いは、技術の話であると同時に、組織がどのように意思決定を継続するかという問いでもあると言えるでしょう。

    FAQ

    ▼セキュリティ運用とは具体的に何をすることですか?
    ▼セキュリティ運用は小規模企業でも必要ですか?
    ▼外部委託すればセキュリティ運用は不要になりますか?

    ここまで整理してきた内容から見えてくるのは、セキュリティ運用とは特別なプロジェクトではなく、日常業務の中に組み込まれる意思決定プロセスであるという点です。しかし現場では、「具体的に何から始めるべきか」という問いが必ず生まれます。守る対象の整理、優先順位の設定、最小単位の運用設計など、実務的な整理が必要になります。

    では、具体的にセキュリティ運用は何から始めればよいのでしょうか。実務レベルでの進め方については、次の記事で詳しく解説します。
    セキュリティ運用は何から始めるべきか 担当者が最初に整理すべきポイント

    BBSecでは

    委託先が関係する情報漏えいでは、自社だけで完結する対応はほとんどありません。複数の関係者が絡むからこそ、事前の整理や体制づくりが結果を大きく左右します。ブロードバンドセキュリティ(BBSec)では、サプライチェーン全体を前提としたインシデント対応体制の整理や、外部起因の事故を想定した初動対応の支援を行っています。「起きてから考える」のではなく、「起きる前提で備える」ことが、これからの企業に求められる姿勢です。もし、委託先を含めた情報管理やインシデント対応に不安を感じている場合は、一度立ち止まって体制を見直すことが、将来のリスクを減らす確かな一歩になるでしょう。

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    OWASP Top 10 2025:OWASP Top 10 2021からの変更点と企業が取るべきセキュリティ強化ポイント

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    OWASP Top 10 2025:OWASP Top 10 2021からの変更点と企業が取るべきセキュリティ強化ポイントアイキャッチ画像

    OWASP Top 10はWebアプリケーションの主要なセキュリティリスクをまとめた世界的な基準です。2025年版では、ソフトウェアサプライチェーンに起因する問題や例外処理の不備など、新たなリスク項目が追加され、順位も変動しています。本記事ではこれらの新しい動向も踏まえ、各項目を平易に解説し、企業が取るべきセキュリティ対策の方向性を提示します。

    はじめに

    2025年11月、国際的なセキュリティ啓発コミュニティであるOWASP(オワスプ:Open Web Application Security Project)から、「OWASP Top 10 2025」が公開されました。前回の「OWASP Top 10 2021」より4年ぶりの公開となります。本記事ではOWASP Top 10 2025から追加された新たなリスク項目や順位変動を踏まえ、企業が取るべきセキュリティ対策の方向性を提示します。

    OWASP Top 10とは

    Webアプリケーションの代表的なセキュリティリスクをまとめた国際的なガイドラインで、意識向上を目的とする啓発資料です。全てのセキュリティ要件を網羅する標準というより、優先的な対策項目を示すリストと考えます。

    OWASP Top10は、Webアプリケーションに存在する代表的な脆弱性をまとめた指標です。脆弱性とは、システムやソフトウェアに存在するセキュリティ上の弱点のことを指します。
    → 「脆弱性の意味を正しく理解する―読み方・具体例・種類をわかりやすく解説

    OWASP Top 10 2025の特徴

    今回の「OWASP Top 10 2025」では、ソフトウェア開発の全工程にわたる新しいリスクが反映されました。特に、依存ライブラリやCI/CD環境を含む「ソフトウェアサプライチェーンの不備」や、「例外処理(エラー処理)の不備」という2つの新カテゴリが追加されています。これにより、従来のコード脆弱性に加え、開発・運用プロセス全体に起因するリスクが明確に強調されました。

    また、2021年版まで独立項目だった「サーバーサイドリクエストフォージェリ(SSRF)」はA01(アクセス制御)に統合され、権限回避系の攻撃に含まれるようになっています。

    OWASP Top 10の概要、「OWASP Top 10 2021」のリスク項目一覧について、以下の記事で解説しています。あわせてぜひご覧ください。
    OWASP Top 10―世界が注目するWebアプリケーションの重大リスクを知る―

    OWASP Top 10 2021からの主な変更点

    A01: アクセス制御の不備 (Broken Access Control)

    引き続き1位です。従来のアクセス制御不備に加え、サーバーサイドリクエストフォージェリ(SSRF)攻撃がこのカテゴリに含まれるようになりました。

    A02: セキュリティ設定のミス (Security Misconfiguration)

    2021年5位から2025年2位に上昇しました。サーバやアプリの初期設定ミスや不要なサービス公開など、設定不備のリスクが増加しています。

    A03: ソフトウェアサプライチェーンの不備 (Software Supply Chain Failures)

    2021年版のA06「脆弱で古くなったコンポーネント」から大幅に拡張され、2025年版に新設されたカテゴリです。依存パッケージやビルド環境への攻撃を含み、開発~配布の全過程におけるマルウェア侵入のリスクを扱います。

    A04: 暗号化の失敗 (Cryptographic Failures)

    前回2位から今回は4位に下降しました。古い暗号方式や不適切な暗号設定によって、機密データ漏洩のリスクが引き続き高い項目です。

    A05: インジェクション (Injection)

    前回3位から5位に下降しました。依然として多く検出されるリスクですが、他カテゴリの変動により相対的に順位が変わりました。

    A06: セキュアでない設計 (Insecure Design)

    2021年に新設された項目で、前回4位から6位になりました。設計段階でセキュリティを考慮しないことによるリスクを指し、脅威モデル不足などが該当します。最近は設計レビューや脅威モデルの導入が増えつつあります。

    OWASP Top 10 2021およびセキュアなWebアプリケーション開発にむけてどのように取り組むべきかについて、以下の記事で解説しています。あわせてぜひご覧ください。
    Webアプリケーション開発プロセスをセキュアに ―DevSecOps実現のポイント―

    A07: 認証の失敗 (Authentication Failures)

    名称が「識別と認証の不備」から若干変更され、順位は7位で維持されました。ログイン機能やパスワード管理の不備などが含まれ、標準的な認証フレームワークの利用増加でやや改善傾向にあります。

    A08: ソフトウェアとデータの整合性の不備(Software or Data Integrity Failures)

    前回同様8位です。ソフトウェア更新時やデータ伝送時の改ざん検知の欠如を扱い、サプライチェーンより下層でのデータ改ざんリスクが対象です。

    A09: ログ監視・アラートの不備 (Logging & Alerting Failures)

    同じく9位を維持しました。ログ監視や侵入検知の仕組みが不十分で、攻撃検知が遅れるリスクを指します。名称も「セキュリティログとモニタリングの不備」から変更されています。

    A10: 例外処理の不備 (Mishandling of Exceptional Conditions)

    2025年に新設された新しいカテゴリです。エラー発生時の不適切な処理(例:内部情報露出やセーフティネットの欠如)により、システム全体の安全性が損なわれるリスクを扱います。

    OWASP Top 10 2025のリスク項目詳細解説

    A01: アクセス制御の不備 (Broken Access Control)

    攻撃者が本来許可されていない操作やデータにアクセスできる脆弱性です。例として、URLやパラメータを操作して他ユーザーの情報を取得したり、管理者権限を取得したりする攻撃が挙げられます。

    A02: セキュリティ設定のミス (Security Misconfiguration)

    システムやアプリの初期設定・構成に誤りがある状態です。脆弱なデフォルト設定や、不要なサービスの有効化、パッチ未適用のサーバ起動などにより、本来防げる攻撃を許してしまいます。

    A03: ソフトウェアサプライチェーンの不備 (Software Supply Chain Failures)

    外部ライブラリやパッケージ管理システムが攻撃され、正規ソフトウェアにマルウェアが混入するリスクです。開発者の環境やCI/CDパイプラインを介して侵入するため、従来型のコード診断だけでは検知しづらい問題となっています。

    A04: 暗号化の失敗 (Cryptographic Failures)

    古い暗号方式や誤った暗号設定によって、暗号化すべきデータの機密性が損なわれるリスクです。例えば、弱い鍵長の使用や最新プロトコルの不採用により、攻撃者に通信内容を解読される危険があります。

    A05: インジェクション (Injection)

    ユーザ入力を十分に検証せずにSQL文やOSコマンド等に含めて実行することで、不正なコードが実行される脆弱性です。SQLインジェクションクロスサイトスクリプティング(XSS)などが代表例で、攻撃者がデータベース改ざんやセッションハイジャックを実行します。

    A06: セキュアでない設計 (Insecure Design)

    設計段階でセキュリティが考慮されておらず、必要な防御策(脅威モデルやセキュアアーキテクチャ)が欠落しているリスクです。実装以前の段階で脆弱性を取り除かないと、後工程では完全対応できない欠陥を内包します。

    A07: 認証の失敗 (Authentication Failures)

    ログインやセッション管理に欠陥があり、不正ログインを許してしまう脆弱性です。例えば、パスワードポリシー不備やセッションIDの固定化、二要素認証不備などにより、攻撃者が他人の権限を奪取する可能性があります。

    A08: ソフトウェアとデータの整合性の不備(Software or Data Integrity Failures)

    ソフトウェア更新やデータ取得時に改ざんを検知できない状態で、不正なコードやデータが実行されてしまうリスクです。例えば、更新ファイルやコンテナイメージが攻撃者によって差し替えられても気づかない場合が該当します。

    A09: ログ監視・アラートの不備 (Logging & Alerting Failures)

    インシデント発生時に監査ログが残らない、またはアラートが機能しない状態で、攻撃を見逃してしまうリスクです。攻撃検知や対策対応が遅れるため、被害が拡大する可能性があります。

    A10: 例外処理の不備 (Mishandling of Exceptional Conditions)

    エラー・例外発生時に適切な対処がされず、システムが想定外の動作をしたり機密情報を漏洩したりする脆弱性です。具体例として、エラーメッセージで内部情報を出力するものや、例外処理のループ抜けでシステム停止しないなどがあります。

    OWASP Top 10 2025で注目すべきポイント

    • サプライチェーンリスクの急浮上
    • 例外処理カテゴリの新設が示す業界動向
    • コード脆弱性から“開発プロセスの安全性”への時代変化

    OWASP Top 10 2025は、従来の入力検証など個別コード脆弱性に加え、サプライチェーンや設計、例外処理といったシステム全体に関わる根本原因を重視しています。企業はこれを踏まえ、開発プロセスや設計段階からの脆弱性予防策を強化する必要があります。

    企業が取るべき対応(例)

    • 開発プロセス全体のセキュリティレビュー
    • サプライチェーン管理の強化
    • 設計段階のセキュリティ確保(脅威モデリング等)
    • ログ・アラート体制の見直し

    情報システム部門やセキュリティ担当者は、今回のリスク項目をセキュリティ教育・セキュリティ診断・セキュリティ監査項目に組み込み、継続的な対策に活用しましょう。特にサプライチェーンや例外処理の項目は従来対応が十分でないことも多く、注力すべきポイントです。

    まとめ

    OWASPはTop 10に加え、SAMMやASVSなどのフレームワーク活用も推奨しています。OWASP Top 10は優先対策項目の一助と位置付け、組織全体のセキュリティ成熟度を高める施策を並行して検討することが望まれます。

    脆弱性診断の活用

    では、意図せず作りこまれてしまう脆弱性に、どう対処すればいいでしょうか。それには脆弱性診断を実施することが、最も有効な手段の一つと言えます。

    脆弱性診断によって、システムにどのような脆弱性があり、どの程度のリスクがあるのか可視化され、その優先度に応じてセキュリティ対策を検討・実施することができます。

    脆弱性診断を効果的に活用するには、システムの機能や取り扱う情報の重要度に応じて、実施時期や頻度を考慮することも大切です。セキュリティ事情は常に変化しています。日々新たな脆弱性が発見され、サイバー攻撃も巧妙化する一方です。また、何年も前に報告されたのに放置されがちな脆弱性が、改めて悪用されることもあります。健康診断と同様、脆弱性診断も定期的に実施することが重要なのです。

    また、「SQAT® Security Report」では、セキュリティ事情に関するトピックをお伝えしております。情報収集の一助としてご活用ください。

    【参考情報】

    OWASP Top 10 2025リリースノート/Aikidoブログ(https://www.aikido.dev/blog/owasp-top-10-2025-changes-for-developers#:~:text=OWASP%20emphasizes%20that%20the%20Top,Application%20Security%20Verification%20Standard


    BBSecの脆弱性診断サービス

    弊社では、お客様のニーズに合わせて、様々な脆弱性診断サービスを提供しております。システムの特徴やご事情に応じてどのような診断を行うのが適切かお悩みの場合も、ぜひお気軽にご相談ください。

    「毎日/週など短いスパンで定期診断して即時に結果を知りたい」

    デイリー自動脆弱性診断「Cracker Probing-Eyes®」は、脆弱性の検出結果を、お客様側での簡単な操作で、日々確認できます。導入のための設備投資が不要で、コストを抑えつつ手軽に診断できます。 世界的なセキュリティ基準をベースにした弊社独自基準を設け、シグネチャの見直しも弊社エンジニアが定期的に行うことで、信頼性の高い診断を実現しております。

    「システム特性に応じた高精度な診断をしたい」

    対象システムの機能が複雑である、特にミッションクリティカルであるなどの理由により、広範囲かつより網羅性の高い診断をご希望の場合は、弊社エンジニアが手動で実施する「SQAT®脆弱性診断サービス」をおすすめします。 Webアプリケーション、ネットワークはもちろんのこと、ソースコード診断やクラウドの設定に関する診断など、診断対象やご事情に応じて様々なメニューをご用意しております。

    公開日:2025年12月5日
    更新日:2026年3月11日

    編集責任:木下

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    サプライチェーン攻撃と経営責任 ―委託先が原因でも問われる企業の判断とは ―

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    サプライチェーン攻撃は、もはやIT部門だけで完結する問題ではありません。委託先や外注先が原因で情報漏えいが発生した場合でも、最終的に問われるのは企業としての説明責任と経営判断です。顧客や取引先にとって重要なのは原因の所在ではなく、どのように向き合い、被害を最小化し、再発を防ぐのかという姿勢です。本記事では、サプライチェーン攻撃がなぜ経営リスクと直結するのか、そして経営層が押さえるべき判断ポイントを整理します。

    サプライチェーン攻撃の基本的な仕組みや特徴については、以下の記事で整理しています。 「サプライチェーン攻撃とは ―委託先・外注先リスクから情報漏えいを防ぐ全体像―」

    情報漏えいは現場だけの問題では終わらない

    情報漏えいが起きたとき多くの経営者が最初に口にするのは、「それはIT部門の問題ではないのか」という言葉です。確かに、直接的な原因はシステムの設定ミスや不正アクセスかもしれません。しかし近年増えている事故の多くは、自社ではなく委託先や外注先、外部サービスを起点として発生しています。このとき、経営層は否応なく判断を迫られます。それは技術的な是非ではなく、企業としてどう向き合うのかという判断です。

    サプライチェーン攻撃は経営リスクそのものである

    サプライチェーン攻撃とは、標的企業を直接狙うのではなく、その周囲にある取引先や委託先を踏み台に侵入する攻撃です。この攻撃が厄介なのは、「自社は直接何もしていない」という状況でも、結果として責任を問われる点にあります。顧客や取引先から見れば、「原因が委託先かどうか」よりも「自分の情報が守られたのか」の方が重要だからです。つまり、サプライチェーン攻撃はITリスクであると同時に、信頼・ブランド・事業継続に直結する経営リスクなのです。

    なぜ経営が関与しなければならないのか

    サプライチェーンリスクは、現場だけではコントロールしきれません。委託の判断、外注範囲の決定、契約条件の承認、事故時の公表方針。これらはいずれも、最終的には経営判断に行き着きます。現場がどれだけ対策を講じていても、「便利だから」「コストが安いから」という理由でリスクの高い委託が選ばれていれば、事故の可能性は高まります。経営が関与しないままでは、リスクの全体像を誰も把握していない状態が生まれてしまいます。

    「委託先が原因」は経営の言い訳にならない

    実際の事故対応でよく見られるのが、「原因は委託先でした」という説明です。しかしこの説明は、社外に対してはほとんど意味を持ちません。なぜなら、委託という判断をしたのは自社であり、その責任は発注元にあると見なされるからです。ここで経営判断を誤ると、

    • 説明が後手に回る
    • 対応が場当たり的になる
    • 結果として「誠実さがない」という評価を受ける

    といった事態につながります。

    委託先のセキュリティをどこまで確認すべきかについては、以下の記事も参考になります。
    委託先・外注先のセキュリティはどこまで確認すべきか ―サプライチェーン攻撃を防ぐ実務判断―

    経営が押さえるべき3つの視点

    経営層が理解すべきなのは、個々の技術的対策ではありません。重要なのは、「どこにどれだけのリスクがあるのか」という構造です。

    1. どこにリスクが集中しているか
      どの業務を外部に委託しているのか。
    2. 委託範囲とアクセス権の把握
      委託先は、どの情報にアクセスできるのか。
    3. 事故発生時の意思決定フロー
      問題が起きたとき誰が、どの順番で、何を判断するのか。

    この全体像を把握できていなければ、事故発生時に冷静な判断はできません。

    サプライチェーン事故で問われるのは“初動”

    経営にとって最も重要なのは、事故が起きた後の最初の判断です。責任の所在を明確にすることよりも先に、被害が拡大していないか、説明すべき相手は誰か、どのタイミングで何を伝えるかを判断する必要があります。この初動で迷いが生じるのは、平時に「委託先が原因だった場合」を想定していないからです。サプライチェーン攻撃が増えている今、外部起因の事故を前提にした意思決定フローを持っているかどうかが、企業の明暗を分けます。

    具体的な初動対応の流れについては、以下の記事で詳しく解説しています。
    サプライチェーン攻撃で委託先が原因の情報漏えい時に企業が取るべき初動対応とFAQ

    技術より先に、経営としての姿勢が見られている

    情報漏えい後、世間が注目するのは「どんな高度なセキュリティを使っていたか」ではありません。それよりも、

    • 状況を正しく説明しているか
    • 被害者に向き合っているか
    • 再発防止に本気で取り組んでいるか

    といった姿勢が評価されます。これらはすべて、経営の判断とメッセージにかかっています。

    まとめ:サプライチェーン攻撃は経営のテーマである

    サプライチェーン攻撃は、IT部門だけの課題ではありません。委託という経営判断、事故時の説明責任、企業としての信頼維持。そのすべてが絡み合う、典型的な経営リスクです。 だからこそ、「技術的な話は分からないから任せる」ではなく、「全体像を理解したうえで判断する」という姿勢が、これからの経営には求められます。

    BBSecでは

    経営視点でサプライチェーンリスクを整理するために

    サプライチェーンリスクは、現場任せにすると見えなくなり、経営だけで考えると実態が分からなくなります。BBSecでは、技術と経営の間に立ち、委託先や外注先を含めたサプライチェーン全体を整理し、経営判断につながる形でリスクを可視化する支援を行っています。 「どこにリスクがあるのか分からない」「事故が起きたとき、判断できるか不安だ」そう感じた段階で整理しておくことが、結果的に最もコストの低い対策になります。

    【参考情報】

  • NIST(米国国立標準技術研究所),Cybersecurity Supply Chain Risk Management C-SCRMhttps://csrc.nist.gov/projects/cyber-supply-chain-risk-management
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    サプライチェーン攻撃で委託先が原因の情報漏えい時に企業が取るべき初動対応とFAQ

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    委託先や外注先が原因で情報漏えいが起きた場合、「自社は何をすべきか」「どこまで責任を負うのか」といった判断に迷う企業は多くあります。本記事では、サプライチェーン攻撃が疑われる際の初動対応の考え方や、公表判断、委託先との連携のポイントを整理します。あわせて、企業担当者が抱きやすい疑問をFAQ形式でまとめ、実務で迷わないための視点を提供します。

    委託先や外注先を起点としたサプライチェーン攻撃の全体像や、なぜこのような事故が起きるのかについては、以下の記事で整理しています。
    サプライチェーン攻撃とは ―委託先・外注先リスクから情報漏えいを防ぐ全体像―

    「原因は委託先です」で終わらない現実

    情報漏えいが発覚したとき調査の結果として、「原因は委託先・外注先でした」と判明するケースは、近年珍しくありません。しかし実務の現場では、その事実が分かった瞬間に新たな問題が生じます。それは、「では自社は何をすべきなのか」「どこまで責任を負うのか」という判断です。委託先が原因であっても、情報の管理主体が自社である以上、初動対応を誤れば被害は拡大し、企業の信用は大きく損なわれます。サプライチェーン攻撃が増えている今、外部起因の情報漏えいを前提とした初動対応を理解しておくことは、企業にとって不可欠になっています。

    初動対応で最も重要なのは「切り分けを急がない」こと

    情報漏えいの疑いが出た直後、多くの現場で起きがちなのが、原因の切り分けを急ぎすぎることです。「本当に漏えいしているのか」「どこから漏れたのか」「委託先の責任なのか」といった点を早く確定させたくなるのは自然な反応です。しかしこの段階で重要なのは、責任の所在を断定することではありません。まず優先すべきなのは、被害が現在も拡大している可能性があるかどうかを見極め、必要に応じて影響範囲を止める判断をすることです。委託先が関係している場合でも、自社システムとの接点や連携は一時的に見直す必要があります。この判断が遅れると、被害が広がり続けるリスクがあります。

    サプライチェーン攻撃は経営リスクでもあります。経営視点で整理した記事はこちら。
    サプライチェーン攻撃と経営責任 ―委託先が原因でも問われる企業の判断とは ―

    またそもそも、なぜ取引先や委託先を経由した攻撃は発見が遅れやすいのか、その背景を理解しておくことも重要です。
    なぜ取引先経由で情報漏えいが起きるのか ―国内で相次ぐサプライチェーン攻撃の実態―

    委託先との連携は「確認」ではなく「事実の共有」から始める

    初動対応において、委託先への連絡は避けて通れません。ただしここで重要なのは、相手を問い詰めることではなく、事実を正確に共有することです。どの情報に異常が見られたのか、いつ頃から兆候があったのか、現時点で分かっていることと分かっていないことを整理し、共通認識を作ることが先決です。感情的なやり取りや責任追及は、この段階では状況を悪化させるだけになりがちです。委託先が保有しているログや調査状況を早期に把握できるかどうかは、その後の対応スピードを大きく左右します。

    社内では「技術対応」と「説明責任」を同時に考える

    外部起因の情報漏えいが疑われる場合、社内では複数の視点で同時に動く必要があります。システム部門やセキュリティ担当は技術的な影響範囲の確認を進める一方で、法務や広報、経営層は対外的な説明の準備を始めなければなりません。このとき、「原因が委託先だから自社は関係ない」という認識で対応が遅れると、結果的に説明責任を果たせなくなります。実際には、顧客や取引先から見れば、委託先かどうかは本質的な問題ではなく、「自分の情報がどうなったのか」が最も重要だからです。

    公表判断は“事実が揃うまで待つ”ほど危険になる

    情報漏えいの公表タイミングは非常に難しい判断です。しかし、すべての事実が揃うまで何も発信しない、という判断はリスクを高めることがあります。特に外部起因の場合、委託先側の調査に時間がかかり、自社で状況を完全に把握できない期間が発生しがちです。その間に情報が外部に漏れたり、第三者から指摘されたりすると、「隠していた」という印象を与えてしまいます。現時点で分かっている事実と、調査中であることを切り分けて伝える姿勢が、結果的に企業の信頼を守ることにつながります。

    契約内容は「事後」ではなく「初動」で効いてくる

    委託先が原因の情報漏えいでは、契約内容が初動対応に大きく影響します。インシデント発生時の報告義務や対応範囲が明確であれば、調査や情報共有をスムーズに進めることができます。一方で、契約にそうした取り決めがなく、対応が委託先任せになってしまうと、自社として判断すべき情報が集まらず、対応が後手に回ります。このとき初めて「契約を見直しておけばよかった」と気づく企業も少なくありません。

    初動対応をスムーズに行うためには、平時から委託先・外注先のセキュリティをどこまで確認しておくべきかを整理しておく必要があります。
    委託先・外注先のセキュリティはどこまで確認すべきか ―サプライチェーン攻撃を防ぐ実務判断―

    まとめ:初動対応で問われるのは“原因”より“姿勢”

    委託先が原因で情報漏えいが起きた場合、企業が最初に問われるのは、誰が悪いかではありません。どれだけ早く状況を把握し、被害拡大を防ぎ、関係者に誠実に向き合ったかという姿勢です。外部起因のインシデントは、今後さらに増えていくと考えられます。だからこそ、「委託先が原因だったらどうするか」を平時から想定しておくことが、最大の初動対策になります。

    サプライチェーン攻撃は、予防・管理・初動対応のいずれか一つだけでは防ぎきれません。全体像を理解し、実態を知り、現実的な確認と備えを重ねていくことが重要です。
    サプライチェーン攻撃とは ―委託先・外注先リスクから情報漏えいを防ぐ全体像―

    FAQ

    ▼サプライチェーン攻撃とは何ですか?
    ▼サプライチェーン攻撃は大企業だけの問題ですか?
    ▼委託先が原因で情報漏えいが起きた場合、自社に責任はありますか?
    ▼委託先のセキュリティはどこまで確認すべきですか?
    ▼セキュリティチェックシートを回収すれば十分ですか?
    ▼委託先が多すぎて管理しきれない場合はどうすればいいですか?
    ▼情報漏えいが疑われたとき、最初にやるべきことは何ですか?
    ▼委託先への連絡はどのタイミングですべきですか?
    ▼事実がすべて分かるまで公表しない方が良いですか?
    ▼契約書でセキュリティ対策はどこまで決めるべきですか?
    ▼サプライチェーン攻撃は完全に防げますか?
    ▼サプライチェーンリスク対策で最も重要な考え方は何ですか?
    ▼サプライチェーン全体を考えた対策を進めるには

    BBSecでは

    委託先が関係する情報漏えいでは、自社だけで完結する対応はほとんどありません。複数の関係者が絡むからこそ、事前の整理や体制づくりが結果を大きく左右します。ブロードバンドセキュリティ(BBSec)では、サプライチェーン全体を前提としたインシデント対応体制の整理や、外部起因の事故を想定した初動対応の支援を行っています。「起きてから考える」のではなく、「起きる前提で備える」ことが、これからの企業に求められる姿勢です。もし、委託先を含めた情報管理やインシデント対応に不安を感じている場合は、一度立ち止まって体制を見直すことが、将来のリスクを減らす確かな一歩になるでしょう。

    【参考情報】

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    【速報版】情報セキュリティ10大脅威 2026 -脅威と対策を解説-

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    2026年1月29日、独立行政法人情報処理推進機構(IPA)は「情報セキュリティ10大脅威 2026」(組織編)を公表しました。各脅威が自身や自組織にどう影響するかを確認することで、様々な脅威と対策を網羅的に把握できます。多岐にわたる脅威に対しての対策については基本的なセキュリティの考え方が重要です。本記事では、脅威の項目別に攻撃手口や対策例をまとめ、最後に組織がセキュリティ対策へ取り組むための考え方について解説します。

    「情報セキュリティ10大脅威 2025」の解説はこちら。ぜひあわせてご覧ください。
    【速報版】情報セキュリティ10大脅威 2025 -脅威と対策を解説-

    情報セキュリティ10大脅威 2026概要

    出典:独立行政法人情報処理推進機構(IPA)
    「情報セキュリティ10大脅威 2026」(https://www.ipa.go.jp/pressrelease/2025/press20260129.html)(2026年1月29日)組織向け脅威

    独立行政法人情報処理推進機構(IPA)は「情報セキュリティ10大脅威 2026」を発表しました。「組織」向けの脅威では、1位に「ランサム攻撃による被害」、2位「サプライチェーンや委託先を狙った攻撃」が前年と同じ順位を維持。3位には「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が初選出にして上位にランクインし、AIの利活用におけるリスクが無視できないものであることを示しています。また、6位の「地政学的リスクに起因するサイバー攻撃」には「情報戦を含む」と追記され、偽情報などの影響工作も含む脅威と明示化されました。昨年では10位にランクインしていた「不注意による情報漏えい等」が圏外となりました。

    2025年度版との比較

    昨年との比較でまず注目したいのは、「AIの利用におけるサイバーリスク」が初選出にして3位という上位にランクインしたことです。生成AI(LLM:大規模言語モデル)の急速な普及に伴い、「AIを利用した際の情報漏えいや権利侵害」、「AIが生成した誤情報を鵜呑みにすることで生じる問題」、そして「AIの悪用におけるサイバー攻撃の容易化・高度化」と多岐にわたるリスクが現実的な脅威となっています。

    新規項目のランクインに伴い、「不注意による情報漏えい等」が圏外となりましたが、不注意による情報漏えいは引き続き発生しており、対策が必要な脅威です。その他の項目については大きな変化はなく、「ランサム攻撃による被害」と「サプライチェーンや委託先を狙った攻撃」は、例年通り不動の1位2位となっています。

    日本の大手企業も被害にあった「ランサム攻撃による被害」「サプライチェーンや委託先を狙った攻撃」

    2025年版に続き、「ランサムウェアによる被害」と「サプライチェーンの弱点を悪用した攻撃」が1位・2位を占めました。これは2023年以降4年連続となっており、情報処理推進機構(IPA)によると、2025年もランサムウェア被害が多発し、取引先を含むサプライチェーン全体へ深刻な影響が及んだ事実が、この順位の不動ぶりを表しているとのことです。

    ランサムウェア攻撃は、データを暗号化して復旧と引き換えに身代金を要求する手口に加え、窃取情報の公開をちらつかせる「二重脅迫」が主流です。2025年の象徴的な事例として、アサヒグループホールディングスへのランサムウェア攻撃がありました。これにより、受注・出荷システムに障害が発生し、一部商品の品薄など消費者にも影響が波及しました。また国内飲料事業では、昨年10月の暫定売上が前年同月比で約6割に落ち込むなど、事業面に大きな爪痕を残しています。*5

    アサヒグループホールディングスへのランサムウェア攻撃をはじめとした、国内のランサムウェア被害の事例については、以下の記事でも解説しています。ぜひあわせてご覧ください。
    【速報】アサヒグループホールディングス社長会見、犯行は「Qilin」―サイバー攻撃の全貌とセキュリティの盲点https://www.sqat.jp/kawaraban/40295/
    アサヒグループを襲ったランサムウェア攻撃https://www.sqat.jp/kawaraban/39292/
    ・アサヒグループも被害に ―製造業を揺るがすランサムウェア攻撃https://www.sqat.jp/kawaraban/39672/
    ・【2025年最新】日本国内で急増するランサムウェア被害-無印良品・アスクル・アサヒグループの企業の被害事例まとめ-https://www.sqat.jp/kawaraban/39635/

    ランサムウェア攻撃は有名企業に限らず、体制が手薄な中小企業も広く標的とします。ひとたびシステムが完全に暗号化されると、復旧には多大な時間とコストを要します。そのため、侵入を防ぐ観点では、外部公開されたVPN機器等の棚卸しによる不要な経路の閉鎖、必要な経路への多要素認証の徹底、そして機器の脆弱性管理を継続することが重要です。あわせて、侵入されても業務を止めないために、ネットワークから切り離したバックアップの確保や復元訓練、ログ監視、初動手順の整備を行い、平時から「短期間で業務を戻せる設計」を作っておくことが求められます。

    一方、サプライチェーン攻撃は、標的企業への直接侵入が難しい場合に、セキュリティ対策が手薄な取引先や委託先を足がかりに侵入する点が特徴です。多くの企業がクラウドサービスや外部ベンダーに依存する現在、攻撃者はその隙を狙っています。2025年の事例として、アスクル株式会社のシステムへのランサムウェア攻撃がありました。例外的に多要素認証を適用していなかった業務委託先の管理者アカウントが侵入経路になったとされています。*2 その結果、出荷業務の停止に追い込まれ、約52億円を特別損失に計上する事態へと発展しました。*3

    サプライチェーン攻撃は自社の努力だけでは防ぎきれず、委託先を含む全体での統制が必要です。契約時にセキュリティ要件を明確にし、例外運用を恒常化させない仕組み作りが不可欠です。加えて、ゼロトラストアーキテクチャを採用し、すべてのアクセスを検証する仕組みを構築することも有効な対策となります。

    急速な普及と共に顕在化している「AIの利用をめぐるサイバーリスク」

    「情報セキュリティ10大脅威 2026」では、新たに「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が3位にランクインしました。ここでのリスクとは、AIへの理解不足に起因する情報漏えいや権利侵害、誤情報の鵜呑みによる判断ミス、さらにAI悪用によるサイバー攻撃の容易化・巧妙化など多岐にわたります。例えば、英国企業ArupではAI技術(ディープフェイク)で生成された偽のCFOや従業員とのビデオ会議により、2,500万ドルの詐欺被害に遭ったと発表されました。「映像や音声で会話ができるなら本人に間違いない」という心理的な隙を突いた攻撃手法です。*4また、「KawaiiGPT」のような攻撃用にカスタマイズされた悪性AIの登場により、経験の浅い攻撃者でも、従来は数時間〜数日かかっていた攻撃サイクルをわずか数分で実行できる環境が整備されつつあります。また、「KawaiiGPT」のような攻撃用にカスタマイズされた悪性AIの登場により、経験の浅い攻撃者でも、従来は数時間〜数日かかっていた攻撃サイクルをわずか数分で実行できる環境が整備されつつあります。*5

    攻撃を受けるリスクだけでなく、AIの「利用者側」のリスクも無視できません。米国企業Teslaは、発表イベントで使用したAI生成画像が既存映画の場面に酷似しているとして、制作会社から提訴されました。*6自社生成した画像であっても、意図せず既存作品に似てしまい法的リスクを招く一例です。また、生成AIが捏造した判例や引用を、弁護士が検証不足のまま提出して懲戒処分などに発展した事例も複数報じられています。*7これは法務だけの問題ではなく、AIによる「もっともらしい誤情報」が人の判断ミスを誘発するという重要な示唆を含んでいます。基本的なセキュリティ対策の徹底はもちろんですが、不十分な理解のままAIを利用するリスクを認識し、教育を通じてAIリテラシーを強化することも重要となっています。

    情報戦への拡大「地政学的リスクに起因するサイバー攻撃(情報戦を含む)」

    「地政学的リスクに起因するサイバー攻撃」とは、国際情勢の緊張や対立が、直接的にサイバー空間の脅威へと波及するリスクを指します。今回、項目名に「情報戦を含む」と明示されたように、国家が支援するサイバー攻撃は、システムの破壊や金銭の窃取に留まりません。偽情報の流布や情報操作を通じて、選挙への介入や社会の混乱を狙うケースが増加しています。英国では、現職議員が「離党を宣言する」かのようなAI生成の偽動画(ディープフェイク)が拡散され、本人が警察に通報する事態が報じられました。*8これは、AIによって「本物に見える偽情報」の作成コストが劇的に低下し、政治家を標的とした情報工作が、選挙制度や民主主義にとって深刻な脅威となりつつあることを示しています。

    このように、地政学的リスクに伴うサイバー攻撃において、情報戦や影響工作のリスクが今後も高まると予測されることが、今回あえて「情報戦を含む」と明記された背景にあると考えられます。

    その他の脅威

    ここからは、これまでに述べた4つ以外の脅威について説明します。

    4位「システムの脆弱性を悪用した攻撃」

    ソフトウェアやシステムの脆弱性が発見されると、攻撃者は修正プログラムが提供される前に攻撃を仕掛ける「ゼロデイ攻撃」を行うことがあります。また、修正プログラム公開後であっても、適用の遅れている企業や組織を狙い、既知の脆弱性を悪用するケースも後を絶ちません。2025年に報告されたNext.jsの脆弱性「React2Shell」の事例(※ページ下部に参考情報記載)では、公表からわずか二日後に実際の攻撃が確認され、一週間以内に観測された攻撃試行回数は約140万回にも及んだとされています。*9このように攻撃者は脆弱性公開から直ちに悪用を開始するため、最新情報を常に追跡し、迅速に対応することが求められます。

    対策: 最新のセキュリティパッチを迅速に適用することが不可欠です。また、どこにどのソフトウェアが使われているかを把握するため、SBOM(ソフトウェア部品表)の導入など、脆弱性管理体制の強化が有効です。

    5位「機密情報を狙った標的型攻撃」

    標的型攻撃とは、明確な意思と目的を持った攻撃者が、特定の企業・組織・業界を狙い撃ちにするサイバー攻撃です。不特定多数への無差別な攻撃とは異なり、機密情報の窃取やシステムの破壊・停止といったゴールを定め、執拗に実行される点が特徴です。攻撃は長期間継続することが多く、ターゲットのネットワーク内部に数年間にわたり潜伏して活動する事例も確認されています。

    対策: 従業員への標的型攻撃メール訓練、メールセキュリティの強化、多要素認証の実施などが基本的です。加えて、侵入を前提とした「ゼロトラストモデル」の導入やネットワーク監視、アプリケーション許可リストの活用により、侵入の防止だけでなく早期発見と対処を可能にする体制づくりが有効です。

    7位「内部不正による情報漏えい等」

    組織の従業員や元従業員など、内部関係者による機密情報の持ち出しや削除といった不正行為を指します。これには、組織への不満や金銭目的による「悪意ある犯行」だけでなく、ルールに違反して持ち出したデータの紛失・誤操作といった、第三者への漏えいにつながる「過失」も含まれます。発生すれば、社会的信用の失墜、損害賠償、顧客離れや取引停止に加え、技術情報の流出による競争力低下など、組織に甚大な損害をもたらす恐れがあります。

    対策: アクセス権限の最小化、ログ監視の強化、定期的な従業員教育、退職者のアカウント管理徹底、そして機密情報の持ち出しルールの策定などが有効です。これらを組み合わせ、不正行為の「抑止」と「早期発見」を図ることが重要です。

    内部不正による情報漏えいついては以下の記事でも解説しています。ぜひあわせてご覧ください。「内部不正による情報漏えい-組織全体で再確認を!-

    8位「リモートワーク等の環境や仕組みを狙った攻撃」

    新型コロナウイルス対策を契機にテレワークが急速に普及し、社外からVPN経由でシステムへアクセスしたり、オンライン会議を行ったりする機会が定着しました。その結果、セキュリティ対策が不十分な自宅ネットワークや私物PCの業務利用に加え、従来は出張時や緊急時のみの使用を想定していたVPN機器等が、恒常的に使われるようになりました。こうしたテレワーク環境に脆弱性が残っていると、社内システムへの不正アクセスやマルウェア感染、Web会議の盗聴といった深刻なリスクにつながります。トレンドマイクロによれば、過去2年間に行ったランサムウェア被害に対するインシデント対応支援の中でも、およそ7割がVPN経由の事例とのことであり、VPN機器の徹底した管理が求められます。*10

    対策: ゼロトラストセキュリティの導入、VPN装置等のネットワーク機器に対するセキュリティ強化とパッチ適用、多要素認証の徹底、そして従業員へのセキュリティ教育の実施などが有効です。

    9位「DDoS攻撃(分散型サービス妨害攻撃)」

    攻撃者が乗っ取った複数の機器(ボットネット)から、特定のサーバやネットワークに対して大量の通信を送り付け、サービスを停止に追い込む攻撃です。近年は、セキュリティ対策が手薄なIoT機器が悪用され、攻撃規模が巨大化しています。また、単なる愉快犯的な妨害だけでなく、攻撃停止と引き換えに金銭を要求する「ランサムDDoS」が増加傾向にあります。これにより、ECサイトの長時間のダウンによる金銭や顧客の離脱などの機会損失や、クラウドサービスの従量課金制を悪用し、数千万円規模の過大請求を発生させる(EDoS攻撃)等、事業継続に直結する深刻な被害が発生しています。

    対策:自社設備だけでの防御は困難なため、CDN(Contents Delivery Network)やWAF(Web Application Firewall)などの対策サービスを導入し、負荷分散と遮断を行うことが基本です。あわせて、攻撃の影響を受けない非常用回線の確保やシステムの冗長化、停止時の代替サーバや告知手段を事前に整備することが重要です。

    DoS攻撃/DDoS攻撃については以下の記事でも解説しています。ぜひあわせてご覧ください。「DoS攻撃のリスクと対策:アクセス急増の原因と見分け方、サービス停止を防ぐ初動対応

    10位「ビジネスメール詐欺」

    ビジネスメール詐欺(BEC:Business Email Compromise)は、業務連絡を装った巧妙な偽メールを組織・企業に送り付け、従業員を騙して資金を詐取するサイバー攻撃です。攻撃者は準備段階として、企業内の情報を狙ったり、ウイルスを使用して業務メールを盗み見たりすることで、本物そっくりの文面やタイミングを作り上げます。

    対策: 送信ドメイン認証(DMARC・SPF・DKIM)の導入やセキュリティソフトによるフィルタリング強化といった技術的対策に加え、不審な送金依頼に対する複数人確認ルールの徹底、従業員への訓練を行い、被害の防止と早期発見を図ることが有効です。

    ビジネスメール詐欺については以下の記事でも解説しています。ぜひあわせてご覧ください。 「ビジネスメール詐欺(BEC)の脅威と企業に求められる対策

    【参考情報】

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    当社では様々なご支援が可能です。お客様のご状況に合わせて最適なご提案をいたします。当当サイトSQAT® jpのお問い合わせページよりお気軽にお問い合わせください。後日営業担当者よりご連絡させていただきます。

    SQAT® 脆弱性診断

    BBSecの脆弱性診断は、精度の高い手動診断と独自開発による自動診断を組み合わせ、悪意ある攻撃を受ける前にリスクを発見し、防御するための問題を特定します。Webアプリケーション、ネットワークはもちろんのこと、ソースコード診断やクラウドの設定に関する診断など、診断対象やご事情に応じて様々なメニューをご用意しております。

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    SQAT® ペネトレーションテスト

    「ペネトレーションテスト」では実際に攻撃者が侵入できるかどうかの確認を行うことが可能です。脆弱性診断で発見したリスクをもとに、実際に悪用可能かどうかを確認いたします。

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